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中國農業大學碩士學位論文STYLEREF"標題1"錯誤!文檔中沒有指定樣式的文字。中美金融風險的溢出效應計算分析案例目錄TOC\o"1-3"\h\u27114中美金融風險的溢出效應計算分析案例 14735(一)金融壓力指數的描述性統計 18221(二)平穩性分析 2261421.平穩性檢驗 2309082.最優滯后階數的確定 2162403.穩定性檢驗 210842(三)溢出性檢驗 3154901.溢出效應指數模型的構建 375582.實證結果分析 5(一)金融壓力指數的描述性統計文章通過構建得到2008年8月1日到2020年8月25日中國金融市場壓力指數和美國金融市場壓力指數,運用VAR方法,研究中國金融市場壓力指數與美國金融市場壓力指數間的相互關系。表4-1為數據的描述性統計結果。表4-1變量描述性統計CFSIAFSI均值0.0840860.155819中間值0.0495730.073466最大值0.6429950.910418最小值-0.002764-0.008027標準差0.1115340.206138偏度2.8018212.046988峰度11.025456.263066樣本量27702770由數據描述統計圖表可知,中國金融市場壓力指數(CFSI)最小值為-0.002764,最大值為0.64299,美國金融市場壓力指數(AFSI)最小值為-0.0080,最大值為0.9104,表明不同時期中美兩國國金融市場壓力指數變化差異較大。CFSI標準差為0.11534,AFSI標準差為0.206138,AFSI數據離散程度要更高,即美國金融市場壓力指數波動極差更大。(二)平穩性分析1.平穩性檢驗對中國金融市場壓力指數和美國金融市場壓力指數進行平穩性檢驗,采用ADF檢驗法,檢驗結果如表4-2所示。表4-2單位根檢驗結果VariableADFStatisticsLevelProb.結論1%5%10%CFSI-5.5481-3.4325-2.8623-2.56720.0000平穩AFSI-4.4291-3.4325-2.8623-2.56720.0003平穩由表4-2平穩性檢驗結果可知,中國金融市場壓力指數、美國金融市場壓力指數的原始序列顯著性P值分別為0.0000、0.0003,均小于0.0100,通過了平穩性檢驗,說明中國金融市場壓力指數、美國金融市場壓力指數原序列均是平穩的。2.最優滯后階數的確定模型的最優滯后階數結果如表4-3所示。根據數據檢驗結果,在滯后四期時,AIC和SC準則同時最優,由此,VAR模型應該建立VAR(4)模型。表4-3最優滯后階數的確定LagLogLLRFPEAICSCHQ02591.39NA5.27e-04-1.87-1.86-1.87114548.3423887.969.30e-08-10.51-10.50-10.51214860.16622.517.44e-08-10.73-10.71-10.72314887.2754.077.32e-08-10.75-10.72-10.74414903.2331.81*7.26e-08*-10.76*-10.72*-10.74*3.穩定性檢驗圖4-1VAR模型穩定性檢驗進一步對VAR模型進行穩定性檢驗,檢驗結果如圖4-1所示。本文進行實證檢驗的變量共有2個,根據上文所述最優滯后階數為4階,故共8個特征根,如上圖結果所示,8個特征根均位于單位圓內,表明所構建的VAR模型處于穩定狀態。(三)溢出性檢驗1.溢出效應指數模型的構建VAR模型、Granger因果檢驗以及GARCH模型等檢驗方法,雖能良好地檢驗變量之間溢出效應的存在性、對稱性以及變動趨勢問題,但無法對溢出效應的大小進行量化。針對這一問題Diebold和Yilmaz(2009)[51]提出了用于度量系統性金融壓力溢出效應的溢出指數模型,這一構建過程主要基于N維向量自回歸(VAR)模型,利用了預測誤差方差分解的信息。作者基于這一模型得到溢出效應指數,并根據這一指數進一步對世界范圍內的多個股票市場內的收益溢出以及波動溢出進行了分析。在此模型中作者認為來自系統內各變量的信息沖擊會導致各個變量的預測誤差,因此以方差分解法對此進行計算;而將溢出以各個交叉變量誤差的方差占總預測誤差方差的比例來度量,最后將各變量間的溢出加總得到總溢出指數(TotalSpilloverIndex)。此后一段時間,眾多學者將這一模型用來進行國際金融市場之間的風險溢出的實證研究。Diebold和Yilmaz(2012)[5]進一步通過應用KPPS方法構建了廣義溢出指數,并通過這一方法使用1999年至2010年間美國股票、債券、外匯和商品市場的日度數據進行指數構建,進而深入研究美國各金融子市場間的溢出效應以及溢出特征。新構建的溢出效應指數剔除了之前模型會被時間序列的不同排列順序所影響的缺點,能夠將金融子不同市場之間波動率溢出效應的方向和大小也表現出來。此外,Diebold和Yilmaz(2012)[5]還構建出了方向性溢出指數(DirenctionalSpillover),凈溢出指數(NetSpillover)和配對凈溢出指數(NetPairwiseSpillover),用以對各市場間波動溢出進行進一步研究。本文利用Diebold和Yilmaz(2012)[5]提出的溢出效應指數分析方法構建溢出效應指數,具體步驟如下:首先構建N階變量的VAR模型VAR(p),(10)\o"清空"其中獨立同分布,,表示一個金融壓力指數變量,Φ代表一個N×N階的待估系數矩陣。設H步預測誤差方差貢獻為,則(11)上式中,Σ={σij;i,j=(1,2…N)}表示誤差向量εt的協方差矩陣,σij表示誤差向量εt的方差序列,ei表示第i個元素為1,其余元素均為0的向量集。為便于分析,將進行標準化,最終獲得標準化xj對xi的H步預測誤差方差的貢獻:(12)由此,我們可以定義出各項溢出指數如下:1.總溢出指數S(H);2.其他市場對市場i的溢出強度Si*(H)以及市場i對其他市場的溢出強度S*i(H);3.凈溢出指數Si(H);4凈成對溢出指數Sij(H)。(13)(14)(15)(16)2.實證結果分析根據本文所構建的溢出指數模型,實證結果如圖所示。本文中溢出指數的大小主要用于反映中美兩國金融壓力指數的相互影響程度的大小。由圖4-2所示,總溢出指數在大部分時間內低于10%,表明在大部分時間段中美兩國金融市場的系統性金融壓力傳遞雖然存在但強度并不顯著。然而,也有一些重要的例外:在2009至2010年期間,出于尚未完全結束的全球性金融危機的影響,中美金融壓力指數的溢出效應持續處于超過10%的水平。2010年歐債危機期間,溢出指數同樣出現波動劇烈的情況,總溢出指數一度高達50%。在2012至2013年間世界經濟平穩發展,中美兩國貿易密切,經濟發展相輔相成,此時溢出指數的升高表明中美兩國金融壓力指數之所以都能維持在較低水平存在二者相互影響的因素。另外在2015年中國“股災”時期以及2018年中美貿易戰時期中,總溢出效應指數也出現了高于10%的現象。在中美金融市場壓力總溢出指數圖中我們看到了壓力指數波動溢出的強度大小,而在圖4-3中美金融市場壓力指數凈溢出指數圖中我們可以觀察到總溢出指數圖中未標注的溢出方向信息,其中最為顯著的是美國金融危機期間中美金融市場的正向溢出,這表明在這一時期系統性金融壓力由中美兩國向外溢出,至于2010歐債危機期間以及2012年世界經濟平穩發展期間中美金融市場則受到了來自世界其他國家的溢出影響。圖4-2中美金融市場壓力指數總溢出指數圖4-3中美金融市場壓力指數凈溢出指數分析過總溢出指數與凈溢出指數后,我們分別來看中國與美國金融壓力指數的凈溢出指數圖。首先看圖4-4美國金融壓力指數凈方向溢出圖,可以看出美國金融壓力凈溢出指數在大部分時間內低于20%。就美國金融壓力凈溢出指數來,凈溢出指數在大部分時間內為正,證明中美兩國間系統性金融壓力主要由美國傳至中國,美國金融市場作為壓力傳導的主導向中國金融市場發生了三輪明顯的正向凈波動溢出。第一輪凈波動溢出發生在2009年末至2010年歐債危機期間,當時美國在直接受到歐洲經濟影響后將進一步通過貿易渠道以及其占據主導優勢的外匯市場將壓力擴散到包括我國在內的其他國家。第二輪美國金融市場對中國金融市場的主要波動溢出則發生在上文提及的2012至2013年間。第三輪顯著的正向凈波動溢出發生在2018年中美貿易戰時期,在這一時期美國單方面挑起與中國的關稅戰,中國不得不采取相應措施以維持兩國間貿易平衡,美國金融市場系統性金融壓力因此不斷向中國溢出。圖4-4美國金融市場壓力指數凈溢出指數由4-5中國金融壓力指數凈方向溢出圖可知,中國金融壓力凈溢出指數相對美國金融壓力凈溢出指數較低,意味著中國金融市場對美國金融市場的影響相對較小,其原因可能有以下兩點:第一,美國金融市場較中國的金融市場而言,體系更加完善,監管措施及風險防范措施更加完備,以至于受外界干擾程度也較低;第二,基于中國政府及有關部門的相關政策,我國金融體系一直以來處于一種相對封閉的狀態,對其他國家金融體系造成影響的渠道較為單一。圖中較為顯著的溢出有兩輪,第一輪位于2008至2009年間,在這一時期內,中國率先從經濟低迷的經濟危機中逐漸恢復,而處于危機中心的美國經濟也隨著各項挽救措施的實施逐步復蘇。另一次超過20%的溢出位于2016年年末,結合上文中的金融壓力指數來看,此時的中國正處于2016年“股災”之后的快速恢復期,中國金融系統中的系統性壓力急速累積,并通過投資、貿易等各個渠道傳導至美國金融市場。圖4-5中國金融市場壓力指數凈溢出指數由溢出效應檢驗實證結果,本文
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